RAPID DETECTION OF GERMINATING <i>BACILLUS CEREUS</i> CELLS USING FLUORESCENT <i>IN SITU</i> HYBRIDIZATION
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Methods for the specific detection of Bacillus spores are needed in many situations such as the recognition of food poisoning. This study presents an experimental design in order to find the best combination of germination conditions leading to a rapid and detectable fluorescent in situ hybridization (FISH) signal from Bacillus cereus spores present in pure cultures and milk samples. B. cereus ATCC 14579 and HER 1414 were incubated in 20 different growth media by using a combination of various germinants such as sugars, amino acids and dipicolinic acid. Also, three different germination factors were tested: incubation temperature, inoculum concentration and a heat shock treatment. Permeabilization procedure and hybridization time were optimized on the best germination condition found. B. cereus ‐specific FISH probes were validated under the optimized condition and in detection of spiked B. cereus spores in 1% ultra heat‐treated milk samples. FISH‐labeled cells were detected by using flow cytometry, and the results were confirmed by fluorescence microscopy. The optimal condition allows the detection of B. cereus spores in less than 2 h. Overall, a ninefold reduction in total time for detection was achieved when comparing with previous works. Therefore, the permeabilization and hybridization optimizations mentioned in this study are major improvements for the detection time of B. cereus spores. PRACTICAL APPLICATIONS By using the optimized conditions of germination/outgrowth, permeabilization and hybridization, the detection of 10 3 cfu/mL of Bacillus cereus spores using fluorescent in situ hybridization is possible within 2 h in milk sample.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».